如今全國都處在新型冠狀病毒肺炎的阻擊戰中，在一個不出門就是為偉大的祖國做貢獻的時間裡，無聊的你不如和明明同學一塊學點數據分析、Excel、PPT、Word等辦公軟件和adobe全家桶使用技巧。今天明明同學給大家分享如何在R語言中使用10行代碼搞定多因素相關性分析。
第一種風格的圖
第二種風格的圖
在我們科研中經常會研究多個因素之間的相關性問題。多變量之間的相關性分析可以為下一步主成分或者主因子分析打下基礎。因此多因素相關性分析是基礎中的基礎。如果再生成一張高大上的多因素相關性的圖則會給你論文或者科研增加一個檔次。今天明明同學就教大家如何在R語言中通過10行代碼進行多因素相關分析並生成一張高大上的圖。（工欲善其事必先利其器，這裡明明同學建議大家用Rstudio做R語言開發IDE，注意：為了保證在你們電腦上我和電腦上出來的結果一致，建議你們的R語言版本和我的一樣為3.6.2，本文使用的是隨機生成的模擬數據，不代表任何真實性）。
此為測試模擬數據，不代表認識真實性
本期教學視頻
下面明明同學手把手教本次分析的步驟：
1、把數據導入到R語言中，本次演示使用從剪貼板導入。明明同學以後會給大家講其他導入方式
<code># 把數據通過剪貼板導入到R語言mydata /<code>
2、本分析作圖需要兩個工具包，分別是corrgram和GGally，這兩個工具包可以做出兩種風格的圖像，所以這裡需要安裝這兩個工具包，在安裝之前為了提高安裝速度，這裡明明設置鏡像源為清華大學的鏡像源。
<code># 為了提高安裝包的速度快，這裡設置安裝包鏡像源為國內清華大學options(repos=structure(c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")))# 安裝作圖所需要的包install.packages("corrgram")install.packages("GGally")/<code>3、加載兩個工具包
<code># 把使用的分析包導入library(corrgram)library(GGally)/<code>
4、獲取變量之間的協方差係數矩陣
<code># 獲取變量之間的相關係數矩陣my_cor /<code>
變量之間的相關係數矩陣
5、把相關係數生成高大上的分析圖，提高論文檔次
<code># 第一種風格的圖corrgram(new_data,cor.method = 'pearson', lower.panel = panel.pts, upper.panel = panel.conf, diag.panel=panel.density)/<code>
第一種風格的圖
<code># 第二種風格的圖ggpairs(new_data)/<code>
第二種風格的圖
到此本次多因素相關分析已經結束了，至於你喜歡那個圖由你自己選擇，任你搭配。
下面明明同學放上本次分析的全部R語言代碼，除去註釋一共10行，你學會了嗎？
本期的全部代碼：
<code>mydata /<code>
閱讀更多 畢業零距離 的文章
